决策树是一种很基础而又重要的机器学习算法，是众多更高级算法实现的基础，比较famous的决策树算法有ID3，C4.5和分类与回归树(Classify and Regression Tree)。要理解哪些更高级的算法，对这些决策树算法有个好的理解是very useful的！这篇文章将关注CART的原理与实现！ CART的特点：既是分类树，又可以做回归树！CART是二叉树！原理解析 CART用于分类时
分类和回归的区别在于输出变量的类型。 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测； 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。回归是统计学的一个重要概念，其本意是根据之前的数据预测一个准确的输出值。回归算法：线性回归是一种基本的回归算法，当给出相应的训练集后，通过线性回归来寻找合适参数θ（向量）使得Hypothesis函数的Cost function最小。分类算法：逻辑回归是一个分类算法，逻辑回归的Hy
转载
2023-12-21 10:40:05
111阅读
（一）认识回归回归是统计学中最有力的工具之中的一个。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，事实上就是依据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义。分类算法用于离散型分布预測，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法。回归算法用于连续型分布预測。针对的是数值型的样本，使用回归。能够在给定输入的时候预測出一个数值。这是对分类
转载
2023-12-20 16:50:06
74阅读
无论是风里，还是在雨里，我都在这里守候着你～补充：分类算法：是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。简而言之：分类算法用于目标值是离散型的。回归算法：回归方法是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。使用案例一般
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树，上回文我们介绍了基于ID3算法的决策树。作为上篇，这里只介绍CART是怎样用于分类的。 分类回归树是一棵二叉树，且每个非叶子节点都有两个孩子，所以对于第一棵子树其叶子节点数比非叶子节点数多1。 表1 名称 体温 表面覆盖 胎生 产蛋 能飞 水生 有腿 冬眠 类标记 人 恒温 毛发 是 否
1.机器学习的主要任务：一是将实例数据划分到合适的分类中，即分类问题。 而是是回归， 它主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线。 2.监督学习和无监督学习：分类和回归属于监督学习，之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须直到预测什么，即目标变量的分类信息。 对于无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定目标值。在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个
分类算法 线性回归算法不适合分类问题 一个偏差比较大的点会对最终结果产生很大影响 Logistic回归算法 这就是Sigmoid函数或者叫，Logistic函数 HQ（x）=1/(1+e-QTx),函数图像如下 给定参数值以及Q值以后计算出的函数值假如为0.1，就称病人癌症为恶性的概率为70% 是假
原创
2022-07-16 00:59:22
78阅读
分类算法 线性回归算法不适合分类问题 一个偏差比较大的点会对最终结果产生很大影响 Logistic回归算法 这就是Sigmoid函数或者叫，Logistic函数 HQ（x）=1/(1+e-QTx),函数图像如下 给定参数值以及Q值以后计算出的函数值假如为0.1，就称病人癌症为恶性的概率为70% 是假
原创
2022-07-16 00:59:15
59阅读
分类算法 线性回归算法不适合分类问题 一个偏差比较大的点会对最终结果产生很大影响 Logistic回归算法 这就是Sigmoid函数或者叫，Logistic函数 HQ（x）=1/(1+e-QTx),函数图像如下 给定参数值以及Q值以后计算出的函数值假如为0.1，就称病人癌症为恶性的概率为70% 是假
原创
2022-07-16 00:59:31
103阅读
Spark MLlib中分类和回归算法：-分类算法： pyspark.mllib.classification &
一、CART简介 分类与回归树（calssification and regression tree，CART）是决策树算法中的一种，与其他决策树算法相同，同样由特征选择，树的生成与剪枝组成。CART被广泛应用，且被用于树的集成模型，例如，GBDT、RF等集成算法的基学习器都是CART树。决策树是典型的非线性模型，GBDT和RF因此也是非线性模型。 决策树的经典算法包括ID3、C4.5、CAR
今日分享：逻辑回归基础理论一：理论简述逻辑回归从名字上看像是回归预测算法，但其实是一种二分类算法。简单来说逻辑回归是在线性回归的基础上将回归预测值通过sigmod函数映射为一个在区间[0,1]之间的概率值，0.5作为分割阈值，大于阈值的归为一类，小于阈值的归为另一类，于是便实现了二分类。上述这个公式眼熟吧，就是一般线性回归函数，假设输入单个样本，便得到其预测值sigmoid函数公式sigmoid函
逻辑回归对数据进行二分类，非0即1来判别一幅图片是否是猫猫。试想有多个类别需要我们分类，怎么办？现在我们来学习Softmax回归对多分类进行处理，Softmax回归也可以看作是逻辑回归的一种一般形式。一、Softmax回归下图中给出了图像及对应的标签，如果要分类应该怎么做？ 上例中，0=其他，1=cat，2=dog，3=bc 类别的数量一共是 C = #classes = 4 在逻辑回归的基础上，
作为机器学习的小白和matlab的小白自己参照 python的 《机器学习实战》 写了一下分类回归树，这里记录一下。关于决策树的基础概念就不过多介绍了，至于是分类还是回归。。我说不清楚。。我用的数据集是这个http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abalone 就是通过一些属性来预测鲍鱼有多少头，下面看一下Length / continuous /
1. Transformer transformer有很多种形式，Transformer，Universal Transformer，Transformer XL，GPT，BERT，ERNIE，XLNet，MT-DNN。一下子全讲了那我估计人没了，决定还是学网络，用到一个就填一个坑，今天先说一下Transformer。 &
CART分类回归树算法与上次文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似，CART算法也是一种决策树分类算法。CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的，最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的，与ID3，C4.5算法不同的是，他的分类标准所采用的算法不同了。下面列出了其中的一些不同之处：1、CART最后形成的树是一个二叉树，每个节点会分成2个节点，左孩子节点和右孩子节点，而在ID3和C4.5中
转载
2020-01-12 19:09:00
127阅读
2评论
起源：决策树切分数据集决策树每次决策时，按照一定规则切分数据集，并将切分后的小数据集递归处理。这样的处理方式给了线性回归处理非线性数据一个启发。能不能先将类似特征的数据切成一小部分，再将这一小部分放大处理，使用线性的方法增加准确率呢？ Part I: 树的枝与叶枝：二叉 or 多叉？ 在AdaBoost的单决策树中，对于连续型数据构建决策树，我们采取步进阈值切分2段
归并排序是将两个或两个以上有序子序列归并成一个有序数列的排序的排序算法，其时间复杂度O(n*log n)仅次于高速排序。在内排序中，通常採用的是2-路归并，即每两个子序列为一组进行排序。归并排序的原理是：设初始序列含有N个记录，则能够看成N个有序的子列，每一个子序列的长度为1。然后两两归并。得到N/2个长度为2或1的子序列。再两两归并，如此反复的归并下去。直到到达一个有序的序列为止。设
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltX_train = np.array([ [158, 64], [170, 66], [183, 84], [191, 80], [155, 49], [163, 59], [180, 67], [158, 54], [178, 77]]
转载
2019-07-17 04:57:00
84阅读
文章目录DecisionTreeRegressor 回归树DecisionTreeRegressor 回归树返回顶部
原创
2022-08-12 11:50:18
402阅读
